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Matlab基础与传热模拟模型.7z

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简介:
该压缩文件包含一系列关于Matlab编程的基础教程和用于传热过程建模仿真的具体案例模型,适合初学者及中级用户学习使用。 中科MATLAB传热建模资料和代码主要涉及辐射与角系数相关的编程内容。具体内容包括:1、Matlab基础;2、曲线拟合;3、插值方法;4、传热模型(辐射及角系数)。

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  • Matlab.7z
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    该压缩文件包含一系列关于Matlab编程的基础教程和用于传热过程建模仿真的具体案例模型,适合初学者及中级用户学习使用。 中科MATLAB传热建模资料和代码主要涉及辐射与角系数相关的编程内容。具体内容包括:1、Matlab基础;2、曲线拟合;3、插值方法;4、传热模型(辐射及角系数)。
  • ANSYS CFX对流数值教程
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    《ANSYS CFX对流传热数值模拟基础教程》旨在为读者提供使用CFX软件进行流体动力学及传热问题求解的基础知识和实践技巧,适用于初学者和工程专业人士。 《ANSYS CFX对流传热数值模拟基础应用教程》是一本于2010年4月出版的图书,作者是孙纪宁。这本书为读者提供了关于使用ANSYS CFX软件进行对流传热数值模拟的基础知识和实践技巧。
  • 二维实例:Matlab中的开发
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    本项目通过MATLAB编程实现二维稳态与非稳态传热问题的数值模拟,涵盖了不同边界条件下的温度场分析,为工程热物理提供有效的计算工具。 二维传热示例是热力学领域的一个重要研究课题,它主要关注在二维空间中热量如何传递和分布。MATLAB作为一种强大的数值计算工具,被广泛应用于此类问题的模拟和分析。“传热-matlab开发”这一实例将深入探讨使用MATLAB解决二维传热问题的方法,特别聚焦于岩石中的热传导现象。 首先需要理解二维传热的基本理论。热传导是由物质内部粒子无规则运动导致的能量传递过程。在平面内考虑热量流动时,温度场会随时间和空间发生变化。傅里叶定律是描述这一过程的关键原理,它表明热流密度与温度梯度成正比,并且方向相反于温度梯度。 使用MATLAB的偏微分方程(PDE)求解器pdepe可以处理这类问题。传热方程通常表示为二阶偏微分方程形式: ∇²T = α ∂²T/∂t² 其中,T代表温度,α是材料的热扩散系数,反映了材料传导热量的能力。在二维情况下,这个方程式会扩展成两个方向上的导数。 为了使用pdepe求解问题,我们需要定义几何域、边界条件和初始条件。例如,在岩石传热的例子中,可以假设岩石具有一定的尺寸,并设定边界温度条件(如一边为恒定温度而另一边与环境交换热量)。初始条件下可能是岩石内部的初始温度分布情况。 接下来是编写MATLAB代码以设置并求解问题的过程。这包括定义描述PDE、边界条件和初始条件的函数,然后使用pdepe函数进行数值计算。MATLAB中的pdepe函数通常采用有限元素方法(FEM)或有限差分方法(FDM)来离散化偏微分方程,并自动执行求解过程。 在提供的压缩包中可能包含以下内容: 1. setup.m - 定义问题参数、几何域和边界条件的脚本。 2. pde_funkc.m - 描述PDE系数和源项的函数定义文件。 3. ic.m - 初始温度分布情况的设定函数。 4. bc.m - 边界条件下特定值的规定函数。 5. plot_results.m - 用于可视化结果以展示随时间变化温度分布图的脚本。 通过运行这些MATLAB脚本,用户可以观察到岩石中的热传导模拟过程,并理解热量如何在材料内部随着时间扩散。这在工程设计、地质学研究以及优化热管理系统等方面具有重要应用价值。 总结来说,“传热-matlab开发”是一个利用MATLAB进行二维热传导问题数值仿真的实例案例。通过运用MATLAB的pdepe函数,不仅能深入理解热传导物理过程,还能学习如何将数值方法应用于解决实际科学难题中复杂的问题。
  • MATLAB染病.zip
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    该资源包包含使用MATLAB编写的传染病传播模型代码,可用于研究和教学目的,帮助理解不同防控措施对疫情的影响。 在传染病建模领域,SIR模型是一种广泛应用的理论框架,用于理解疾病的传播动态。这个MATLAB压缩包提供了基于SIR模型的代码实现,包括SI、SIS和更全面的SIR模型,帮助我们分析传染病如何在人群中的传播。 我们将深入探讨这些模型及其在MATLAB中的实现。SIR模型(易感者-感染者-康复者模型)将人群分为三个类别:易感者(S)、感染者(I)和康复者(R)。易感者可以被感染,感染者会传播疾病,而康复者则不再具有传染性。该模型通过微分方程描述这三个群体随着时间的变化情况。 在MATLAB中,通常使用ode45函数来解决这种常微分方程组。代码定义各个群体的初始数量、疾病传播参数(如感染率β和康复率γ),并设置时间范围后调用ode45求解这些方程。 1. SI模型:在这个模型中,只有易感者和感染者两个群体,并无康复者的概念;感染者可能会死亡或长期携带病毒。MATLAB代码将描述S和I的数量随时间变化及其相互作用。 2. SIR模型:是最基本的模型,包括易感者、感染者和康复者。感染者会恢复并获得免疫力,不再传播疾病。该模型通过计算这三个群体数量的变化以及它们之间转换速率来工作。 3. SIS模型:与SIR类似但康复者不具有长期免疫性,并可再次成为易感者;这使得疾病能在人群中持续循环。 MATLAB代码可能展示了模拟结果的曲线图,包括不同参数变化对模型的影响。通过调整这些参数,我们可以分析各种防疫策略(如社交距离、疫苗接种率)如何影响疾病的传播模式。 为了进一步了解这个模型,可以解压文件查看源代码和截图。代码中包含详细的注释解释了每一步操作的目的及其背后的数学原理。 学习并运行这些代码能够帮助你探索传染病建模的复杂性和实际应用,并为理解和预测疾病传播提供有力工具。
  • MATLAB染病.rar
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    本资源包含一个使用MATLAB编写的传染病传播模型,用于研究和教学目的。该模型帮助用户理解不同参数变化对疫情发展的影响。 《MATLAB在传染病模型中的应用》 MATLAB(矩阵实验室)是一种强大的数学计算软件,在科研、工程及教育领域得到广泛应用。它因具有优秀的数值计算能力、图形化界面以及丰富的工具箱而在传染病模型研究中备受青睐。本段落将深入探讨MATLAB在构建和分析传染病模型方面的关键作用。 一、传染病模型基础 传染病模型用于理解和预测疾病在人群中的传播趋势,其中经典的SIR(易感-感染-康复)模型最为人熟知。该模型将人口分为三个状态:未感染者(S)、感染者(I)及已恢复者(R)。MATLAB可以帮助我们构建这些模型,并通过调整参数如传染率和康复率来模拟疾病扩散的可能性。 二、MATLAB编程基础 在MATLAB中,利用脚本或函数编写传染病模型代码。首先定义初始状态数量以及疾病的传播与恢复速率等基本参数;接着建立描述各状态随时间变化的微分方程组。使用MATLAB内置的ode45函数可以高效地求解这类常微分方程(ODE)系统。 三、数值求解及仿真 MATLAB中的ode45基于五阶龙格-库塔方法,适用于非线性且高维的微分方程问题。在传染病模型中,我们使用此工具来解析SIR系统的微分方程,并通过设定时间范围和步长获得不同状态变量随时间变化的趋势图。这有助于直观理解模型行为。 四、数据可视化 MATLAB拥有强大的绘图功能,使得将复杂的数据转化为易于理解的图表变得简单。借助plot、semilogy或loglog等函数可以绘制出SIR各状态随时间的变化曲线以及参数敏感性分析的结果图形。此外,通过legend、title和xlabel等功能添加适当的标签与注释可以使图像更具说明力。 五、模型参数敏感度分析 传染病预测结果通常依赖于特定的输入参数选择。MATLAB提供了诸如pilot函数和odeparam等工具来进行系统的扫描测试及灵敏度评估,以确定哪些变量对整体模型输出具有显著影响。 六、实际应用与扩展 除了基础的SIR模型外,MATLAB还能处理更加复杂的传染病传播模式,例如SEIR(易感-暴露-感染-康复)或包含死亡率因素在内的SEIRD等更细致地模拟现实世界中疾病动态变化情况。通过引入额外的状态变量和调整参数值来实现对真实场景下疾病的精确建模。 综上所述,MATLAB为构建、分析及可视化传染病模型提供了一整套解决方案。掌握其应用有助于科研人员与学生更好地理解和预测传染病传播趋势,并能为此类公共卫生决策过程提供科学依据。
  • Matlab的流体计算力学应用).zip
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    本资源为基于MATLAB进行流体动力学及传热现象数值模拟的工具包。涵盖多种流动和换热问题求解,适用于工程热力学教学与研究。 版本:matlab2019a 领域:基础教程 内容:【热力学】基于Matlab实现流体计算和传热模拟.zip 适合人群:本科、硕士等教研学习使用
  • heat.zip_matlab温度计算_实例分析_场_计算
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    本资源提供基于MATLAB的完整热传导问题解决方案,涵盖理论建模、数值仿真及实际案例解析。适用于深入研究传热场和优化传热系统设计。 传热算例用于计算传热过程中的温度场变化发展过程。
  • MATLAB温度导代码-Thermal_Model:
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    简介:本项目提供了一个使用MATLAB编写的热传导模拟程序(Thermal_Model),用于分析和预测物体内部的温度分布变化。通过输入材料属性及边界条件,用户能够可视化地研究热量在不同介质中的传递过程。 Matlab温度图像代码介绍了粗糙表面的热物理模型及其动机:入射到无空气行星体表面的热通量在白天主要由太阳辐射控制,在夜间则受地形热辐射影响。该模型计算了无空气表面的温度分布,考虑日照、反射和发射辐射以及地下传导因素。此模型用Matlab编写以提高可读性和易用性。 安装与运行:将存储库下载或克隆到您选择的目录中,主模型包括三个子文件夹及一个名为thermodel.m的主要脚本段落件。src文件夹包含所有源代码,config用于配置设置,并且input需要大小为NxN的地貌输入数据(自定义DTM的.mat格式)。运行应用程序后会生成两个新的文件夹:output和logs,分别保存输出结果与日志信息。 output中将包括主输出文件Tsurf.mat——一个NxNxMMatlab数组,显示时间步长1到M期间地形表面温度的变化情况。为了验证照明模型的有效性,可以将其计算的光照分布与分析模型的结果进行比较。例如,在假设倾角为零的情况下,纬度80度处发现深度/直径比值时的情况。
  • 数学建MATLAB编程实例
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    本书聚焦于数学建模的基础知识和技能,通过丰富的MATLAB编程实例讲解如何将理论应用于实践,是学习数学建模及编程的理想教材。 数学建模的基本模型及其相关MATLAB程序代码、MATLAB入门知识、如何用MATLAB进行图形绘制、线性规划、无约束优化以及非线性规划等内容。